Aus Suchen wird Finden
OBI zählt zu den bekanntesten Baumärkten in Deutschland. Neben einem großen Produktsortiment umfasst das Geschäftsmodell auch Service- und Beratungsangebote. Der Produktsuche kommt dabei eine wichtige Bedeutung zu: Kund:innen kaufen online oder informieren sich digital, bevor sie einen stationären Markt besuchen .
OBI ist als Omnichannel-Anbieter stark im E-Commerce. Die Shopsuche, die in den letzten Jahren iterativ entwickelt wurde, war bereits sehr leistungsfähig und lief stabil. Doch präzise Ergebnisse reichen heute nicht mehr aus. OBI hat seine Suche neu gedacht, um dem veränderten Verhalten der Kund:innen gerecht zu werden: Sie suchen mehr beschreibend, problemorientiert oder mit unterschiedlichen Begriffen für das gleiche Produkt.
Die Ausgangslage war also keine "schlechte Suche", sondern eine bereits sehr gute Suche mit neuen Herausforderungen. Eine Standardlösung war nicht ausreichend und konnte die Herausforderungen nicht lösen.
Gemeinsam wurde optimiert: Mit einer KI-gestützten, hybriden Suche haben wir aus "Suchen" ein "besseres Finden" gemacht.
Über OBI:
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Zusammenarbeit von OBI und neuland
KI dort einsetzen, wo sie wirklich hilft
Wir haben die bestehende Suche nicht durch eine KI-Suche ersetzt, sondern dort erweitert, wo klassische Suche an ihre Grenzen stößt.
Der Hebel lag vor allem in der Longtail-Suche, also Suchanfragen, die vergleichsweise selten vorkommen und die in ihrer Gesamtheit nicht einzeln optimierbar sind.
Das Ziel war daher nicht, eine neue Suche zu bauen, sondern die bestehende gezielt zu optimieren: Präzision dort behalten, wo sie bereits gut funktioniert. Verständnis dort einfügen, wo bisher Grenzen liegen. Statt eine Standardlösung auszurollen, wurde gemeinsam entschieden, an welchen Stellen die KI tatsächlich Mehrwert bringt.
Das Ergebnis ist eine hybride Sucharchitektur aus klassischer Volltextsuche für Präzision und KI-gestützter Vektorsuche für Verständnis.
Was die KI wirklich verbessert
Die KI-Komponente adressiert genau die Stellen klassischer Suche, an denen Standard an Grenzen stößt.
Besseres Verständnis statt Keyword-Matches
Die Suche erkennt die Intention hinter einer Anfrage und liefert relevantere Ergebnisse – auch ohne exakte Keyword-Übereinstimmung (z.B. "Ich habe Schimmel im Bad").
Umgang mit Synonymen
Unterschiedliche Begriffe, Formulierungen oder Umschreibungen führen trotzdem zum richtigen Produkt. Bei der Anfrage “Was mache ich, um mich vor Einbrechern zu schützen" zeigt die Suche Fenstergriffschlösser, Tresore und Alarmanlagen.
Problemsuche wird möglich
Die Suche funktioniert auch bei vagen Anfragen oder natürlicher Sprache verlässlich (z.B. „Ding zum Loch in Erde bohren“ statt „Handerdbohrer“).
Mehrsprachige Unterstützung
Die Lösung kann mehrsprachige Suchanfragen verarbeiten. Entscheidend dafür sind jedoch die Auswahl geeigneter Modelle sowie das Training auf den jeweiligen Sprachkontext.
Umsetzung der hybriden Sucharchitektur
Die Umsetzung wurde gezielt auf OBI angepasst:
neuland Eigenentwicklung statt Standardlösung – volle Kontrolle und Flexibilität über Logik und Integration
Verschiedene LLM-Modelle getestet, verglichen und auf den OBI Kontext evaluiert – statt auf eine Standardlösung zu setzen, wurde gezielt untersucht, welches Modell im Zusammenspiel mit Suchverhalten, Produktdaten und Long-Tail-Anfragen die besten Ergebnisse liefert
Training auf OBI eigenen Daten statt generischer Datensätze
Iteratives Vorgehen mit A/B-Tests, um Wirkung und Einsatzpunkte zu validieren
Produkte und Suchanfragen werden nun in einem mehrdimensionalen Raum (Vektor) abgebildet. Die Suche findet nicht nur exakte Treffer, sondern inhaltlich passende Produkte – basierend auf ihrer semantischen Nähe.
Was sich konkret verbessert hat
Weniger „Keine Ergebnisse“
Die „Product Not Found“-Rate wurde deutlich reduziert bei gleichzeitig hoher Precision bzw. Relevanz.
Bessere Auffindbarkeit im Long Tail
Unklare oder beschreibende Suchanfragen führen zu passenden Produkten.
Business Impact
Kund:innen finden schneller, was sie suchen und konvertieren eher.
Mehr Ergebnisse ohne Qualitätsverlust
Die KI-Suche zeigt häufiger passende Ergebnisse an, ohne die Relevanz zu verschlechtern: Die Gesamt-Produktklickrate bleibt stabil.
neuland hat eine besonders hohe, technische Such-Expertise. Im Kontext der AI-Suche kam das Team mit tiefem, fachlichem Wissen dazu, was uns einen großen Schub gegeben hat. Die neuland-Kolleg:innen wissen, was sie tun und arbeiten immer auf Augenhöhe. Das hilft uns, die Dinge erfolgreich zu machen.
Senior Product Owner, OBI Group Holding
Ausblick
Mit KI-gestützter Suche haben wir eine bereits sehr gute Suche gezielt noch weiter optimieren können. Die KI-gestütze Suche ist jedoch kein Allheilmittel. Sie löst nicht jedes Problem, wie etwa fehlende Produktdaten. Bei OBI hat sie jedoch genau das adressiert, was bisher nicht skalierbar war: Sprachverständnis im Long Tail. Damit einher gehen zukünftige Möglichkeiten wie bspw. der Ausbau von Features und die weitere Internationalisierung.
Seit 2010 arbeiten wir bereits mit OBI zusammen. Wie schnell die KI-Suche erfolgreich wurde, freut uns, und besonders, dass wir für und mit OBI hier echten Mehrwert schaffen. Der Einsatz von KI in der Suche wird auch für Agentic Commerce an Bedeutung gewinnen.
Projektleiterin, neuland
